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研究论文：数分钟内连续三维打印结构化压电传感器
增材制造 (AM)，也称为三维 (3D) 打印，是一种有效且稳健的制造结构化压电结构的方法，但大多数常用的打印技术往往面临固有的速度 - 精度权衡，限制了它们在制造具有微/纳米级特征的复杂部件时的速度。这里，配制了由化学功能化的压电纳米粒子 (PiezoNPs) 组成的稳定光固化树脂，通过微连续液体界面生产 (μ CLIP) 连续打印微尺度结构化 3D 压电结构，速度高达 ~ 60 μ ms -1 ，比以前报道的基于立体光刻的工作快 10 倍以上。 3D 打印功能化钛酸钡 (f-BTO) 复合材料显示，当 f-BTO 含量为 30 wt% 时，本体压电电荷常数 d 33 为 27.70 pC N -1。此外，在各种柔性和可穿戴自供电传感应用（例如运动识别和呼吸监测）中测试和探索了合理设计的晶格结构，这些结构表现出增强的可定制压电传感性能以及机械柔韧性。
采用去噪扩散概率模型进行三维医学图像合成
去噪扩散概率模型 (DDPM) 最近在图像合成中表现出色，并在各种图像处理任务中得到广泛研究。在这项工作中，我们提出了一种用于生成三维 (3D) 医学图像的 3D-DDPM。与以前的研究不同，据我们所知，这项工作首次尝试研究 DDPM 以实现 3D 医学图像合成。我们的研究检查了脑肿瘤高分辨率磁共振图像 (MRI) 的生成。通过在半公开数据集上的实验对所提出的方法进行了评估，定量和定性测试都显示出有希望的结果。我们的代码将在 https://github.com/DL-Circle/3D-DDPM 上公开提供。关键词：扩散模型、图像合成、磁共振成像 (MRI)。
测地线回归表征月经期间女性大脑的三维形状变化
女性在绝经后患阿尔茨海默氏症和其他神经系统疾病的风险更高，但将女性大脑健康与性激素波动联系起来的研究却有限。我们希望通过开发工具来量化性激素波动过程中大脑的三维形状变化，以研究这种联系。三维离散曲面空间上的测地线回归提供了一种表征大脑形状演变的原则性方法。然而，就目前的形式而言，这种方法的计算成本太高，不便于实际使用。在本文中，我们提出了加速三维离散曲面形状空间上的测地线回归的近似方案。我们还提供了每种近似值可使用的经验法则。我们在合成数据上测试了我们的方法，以量化这些近似值的速度-准确度权衡，并表明从业者可以期待非常显着的速度提升，同时只牺牲很少的准确性。最后，我们将该方法应用于真实的大脑形状数据，并首次表征了女性海马体在月经周期中如何随着孕酮的变化而改变形状：我们的近似方案（实际上）使这一表征成为可能。我们的工作为生物医学和计算机视觉领域的全面、实用的形状分析铺平了道路。我们的实现在 GitHub 上公开可用。
Swin Unet3D：结合Vision Transformer和卷积的三维医学图像分割网络
脑肿瘤语义分割在临床治疗中起着至关重要的作用，特别是对于临床中经常使用的三维（3D）磁共振成像（MRI）。自动分割脑肿瘤的三维结构可以帮助医生快速了解肿瘤的形状、大小等属性，从而提高术前规划的效率和手术的成功率。在过去的几十年里，三维卷积神经网络（CNN）一直主导着三维医学图像的自动分割方法，这些网络结构取得了良好的效果。然而为了减少神经网络参数的数量，从业者确保三维卷积操作中卷积核的大小一般不超过7×7×7，这也导致CNN无法学习长距离依赖信息。 Vision Transformer (ViT) 非常擅长学习图像中的长距离依赖信息，但它存在参数过多和缺乏归纳偏差来恢复短距离依赖信息的问题。这
回顾三维细胞培养物作为前列腺癌建模和药物发现的体外工具
前列腺癌（PCA）代表了西方国家男性肿瘤死亡率的第二大原因[1]。近年来，已经建立了相当大的效果来确定其发育和进展的分子机制以及定义其治疗方法的新方法[2，3]。在这种情况下，除了规范的体外和体内研究外，还通过利用新的三维（3D）细胞培养技术进行了几项实验，这不仅提供了对PCA生物学的更深入的了解，而且还提供了对PCA药物对成本 /时间 /效力的基本洞察力的基本见解。考虑到这些优势，本评论文章旨在描述现有的3D PCA细胞培养系统，并讨论其在肿瘤建模和药物发现中的关键作用。
体相${\rm{HfT}}{{\rm{e}}_5}$三维量子霍尔效应的逼近
我们报道了外加磁场下HfTe 5 的电子输运特征。随着磁场的增加，我们观察到霍尔电阻ρ xy 出现一系列平台期，直至达到1-2 Tesla 的量子极限。在平台期区域，纵向电阻ρ xx 表现出局部最小值。尽管ρ xx 仍然非零，但是在最后几个平台期，其值变得远小于ρ xy。通过测量 Shubonikov-de Haas 振荡来映射费米面，我们发现霍尔平台的强度与费米波长成正比，这表明它的形成可能归因于相互作用驱动的费米面不稳定性导致的能隙打开。通过比较 ZrTe 5 和 HfTe 5 的体能带结构，我们发现在 HfTe 5 的费米能级附近存在一个额外的口袋，这可能导致有限但不为零的纵向电导。
考虑三维飞行器挠度角的机载分布式POS传递对准方法
摘要 为满足多点运动参数测量的需求，机载分布式定位定向系统（POS）依赖于高精度主系统到从系统的传递对准来获取所有点的高精度运动参数。分布式POS的关键问题是确定一种适当处理飞行器挠曲的方法，实现高精度传递对准。本文首先分析了飞行器挠曲对机载对地观测传递对准精度的影响，在此基础上建立了考虑三维挠曲角的传递对准误差模型，提出了一种基于参数辨识无迹Rauch-Tung-Striebel平滑器（PIURTSS）的传递对准。仿真结果表明，基于PIURTSS的传递对准方法可有效提高估计精度。
设计三维增强现实天气可视化以加强通用航空天气教育
摘要 — 目标：我们设计、开发和评估了 3D 增强现实 (AR) 天气可视化，以研究它是否可以增强通用航空 (GA) 教育中的天气交流。背景：对 GA 天气培训的评估发现，培训中存在差距，学生缺乏将天气知识与飞行决策联系起来的能力。文献综述：3D AR 学习对象已在科学领域使用，使多维自然现象的表示在课堂环境中更容易获得，并且它们有望增强有关天气的交流。研究问题：基于智能手机和平板电脑的 3D AR 天气可视化能否成为增强当前 GA 天气教育的有效工具？方法：设计和开发了 3D AR 雷暴细胞生命周期可视化。一名认证飞行教练、一名大学航空气象学教练、一名大学雷暴专家和三名学生对通用航空气象培训应用进行了初步评估，以评估 AR 雷暴可视化是否可以传达天气理论以及界面是否可用于学习和完成任务。结果：学生使用可视化探索雷暴生命周期的动态和雷暴的各个方面后，对雷暴的了解有所增加。专家认为学习体验满足了他们对雷暴理论的期望。AR 界面被评为可用于学习交互，并且工作量较低。结论：可视化的动画和交互性支持雷暴理论的交流，并有可能增强当前的通用航空气象教育。
从二维或三维荧光图像对小鼠脑内皮网络进行无偏分析
尽管关于血管和神经网络之间关系的知识正在逐渐被人们所了解，但神经系统疾病的神经中心方法通常导致人们对脑成熟和疾病中脑血管重塑的理解有限。然而，越来越多的证据支持内皮缺陷对神经系统疾病的发生和/或进展有贡献，包括但不限于阿尔茨海默病、多发性硬化症和自闭症谱系障碍。5 – 11 因此，迫切需要实施开源和标准化方法，以便在实验室模型中对脑血管结构进行系统和高通量分析。我们提出了一种简单、可靠且廉价的方案，旨在对固定组织上的小鼠脑内皮网络进行免疫染色，然后进行光学切片荧光，使用计算机方法处理二维或三维 (2D 或 3D) 数字图像。该方案提供了一种无偏量化脑血管结构重要指标的方法。
根据脑组织的三维偏振光成像测量自动计算神经纤维倾向
3D 偏振光成像 (3D-PLI) 方法测量组织学脑切片的双折射以确定神经纤维 (髓鞘轴突) 的空间走向。虽然可以高精度地确定平面内纤维方向，但计算平面外纤维倾角更具挑战性，因为它们是从双折射信号的幅度中得出的，而双折射信号的幅度取决于神经纤维的数量。提高精度的一种可能性是考虑平均透射光强度 (透射加权)。当前程序需要费力地手动调整参数和解剖知识。在这里，我们引入了一种自动化、优化的纤维倾角计算，从而可以更快、更可重复地确定 3D-PLI 中的纤维方向。根据髓鞘的程度，该算法使用不同的模型 (透射加权、不加权或线性组合)，从而可以考虑区域特定行为。由于该算法是并行的和 GPU 优化的，因此可以应用于大型数据集。此外，它仅使用标准 3D-PLI 测量的图像（无倾斜），因此可以应用于以前测量的现有数据集。此功能已在黑长尾猴和大鼠脑的未染色冠状和矢状组织切片上得到验证。